本报记者 李玉洋 上海报道

在由ChatGPT掀起的新一轮人工智能（AI）竞赛中，科技巨头谷歌也得奋力追赶。

科技媒体The Information报道，谷歌确认将其专门负责AI芯片开发的团队转移至谷歌云（Google Cloud）部门，以增强云计算团队的竞争力，追赶强敌AWS和微软Azure。

《中国经营报》记者注意到，谷歌此前还宣布将DeepMind 和Google Brain两个人工智能研究实验室合并为一个叫Google DeepMind的部门。

全联并购公会信用管理委员会专家安光勇对记者表示：“这表明谷歌正在采取积极措施来应对竞争对手的挑战，并在AI和云计算领域继续保持领先地位。”而国内一位从事云计算代理服务的业内人士认为，这些举措能增加谷歌云的能力，“现在看来国内云计算市场不会受到影响”。

大模型是目前科技领域的新焦点，而云计算成为大模型技术落地的最佳平台和基础设施。谷歌、微软、亚马逊、阿里巴巴、百度、腾讯、华为等已发布或正在研发相关大模型产品的公司，大部分有自己的云计算平台、云产品和生态。

据了解，当前大模型的训练、推理的算力支持主要来自GPU（图形处理器），但这类芯片却供不应求。“因为AIGC和ChatGPT4近期火热，市场对GPU需求非常大，而主流GPU就是英伟达的A100或A800，这些产品供不应求，货期高达2个月。”在某国际云计算大厂工作的程前（化名）告诉记者，目前包括微软、谷歌、亚马逊以及国内BAT等大厂都在进行AI芯片开发，做AI推理或训练时，自研AI芯片能够提供比较及时的算力支持，避免对英伟达的依赖并降低运营成本。

记者还注意到，谷歌在4月初宣称将4000个第四代TPU（张量处理器，是谷歌为机器学习定制的专用芯片）串联在一起，构建起的超级计算机的运行速度要比采用英伟达A100 GPU的同等机器快1.7倍，效率高出1.9倍。谷歌还表示已经部署了数十台采用第四代TPU打造的超级计算机，供内部使用和外部通过谷歌云使用。对于这一情况的更多细节，记者联系谷歌方面，截至发稿未获答复。

AI服务很大程度依托于云

据悉，谷歌的AI发展历史可追溯到2000年代初期，彼时谷歌开始研究机器学习算法，通过组建或收购的方式，打造起自己的AI研发力量。其中，外界较为熟悉的是DeepMind和Google Brain。前者成立于2010年，2014年被谷歌以5亿美元的价格收购，其后一直作为独立部门进行运营，2016年因其研发的AlphaGo人工智能围棋程序击败了韩国围棋九段棋手李世石而声名大噪；后者也交付了不少备受瞩目的项目，其中包括Transformer大模型，它被认为是ChatGPT开发的基石。

如今谷歌把DeepMind 和Google Brain合并，可见谷歌集中优势兵力、全力投入竞赛的决心。“在谷歌计算资源的支持下，将所有AI人才整合成一个专注的团队，将大大加快我们在AI方面的进展。”对于将DeepMind和Google Brain合并，Alphabet首席执行官桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）此前发文说。

“AI请求本身就是基于大规模数据中心集群，未来AI服务很大程度都要依托于云，而ChatGPT本身就是部署在云上的。”资深产业分析师黄烨锋对记者表示，ChatGPT 发布后，谷歌一直很着急。

安光勇认为，不管是把AI芯片转移至云计算部门，还是把两个人工智能实验室合并，目的有两个，一是应对微软和OpenAI的威胁，二是推进自身AI技术的发展。

根据The Information的报道，谷歌将负责AI芯片研发的工程团队转移到Google Cloud，是为了提高Google Cloud出售AI芯片给那些租用其服务器公司的能力。“Google Cloud CEO Thomas Kurian一直在向Google的高层争取更多资源，以更好地装备团队，与来自OpenAI的AI软件微软的Azure云业务以及即将加入的亚马逊云AWS开展竞争。”该报道如此提到。

根据谷歌母公司Alphabet近期发布的 2023年第一季度财报，Google Cloud销售额达到75亿美元，同比增长28%，这是自2020年开始公布业绩以来，该部门首次实现盈利，营业利润为1.91亿美元。目前，Google Cloud业务合计占Alphabet总收入的10%。

根据市场调研机构Canalys发布的2022年第四季度全球云基础设施数据，AWS、微软Azure和谷歌云分别是全球前三大云服务供应商；而IDC发布的2022 年下半年中国公有云市场报告显示，前五大市场份额的云厂家分别是阿里云、华为云、天翼云、腾讯云和亚马逊云。

微软、谷歌均欲加大AI投资

作为谷歌在新一轮AI竞赛中的劲敌，同一天发布财报的微软拿出了一张优异成绩单。财报显示，微软截至3月31日的季度收入为529亿美元，同比增长7%，好于预期。

在报告期内，微软宣布追加数十亿美元投资OpenAI，并表示将利用后者的人工智能模型开发新版必应搜索引擎，并将GPT-4接入到Office工具，推出了AI版Office“全家桶”Microsoft 365 Copilot。

“世界上最先进的人工智能模型与世界上最通用的用户界面——自然语言——相结合，开创了一个新的计算时代。”微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）在财报新闻稿中表示，“在整个微软云服务中，我们是帮助客户从数字支出中获得最大价值并为下一代AI进行创新的首选平台。”

在ChatGPT引领的AI浪潮的助推之下，微软智能云服务在报告期内实现了不俗的增长。

具体来看，包括Azure公共云、企业服务、SQL Server和Windows Server在内的微软智能云业务部门实现营收220.8亿美元，同比增长了16%；而包括Dynamics、LinkedIn和Office在内的生产力和业务流程部门公布收入175.2亿美元，同比增长约11%。纳德拉表示，Teams通讯应用程序在报告期内每月有超过3亿活跃用户，高于上一季度的2.8亿。

在财报电话会上，微软CFO艾米·胡德表示，微软接下来会加大云基础设施，特别是与AI相关的投资，并且在消费者业务方面如Windows的活跃设备数量、Edge和游戏业务等不断提升市场份额。

目前，微软正在加紧将GPT向Office套件、必应搜索业务中整合，这个过程中成本可能很高，但一旦成功可能会给微软带来新的利润增长点。本就占领高地的微软不断乘胜追击，让谷歌也不得不迎头紧追。

而在今年3月，谷歌人工智能聊天机器人Bard对外开启测试，但效果不如外界预期，4月又发布了更新版本，Bard在处理常识推理和编程问题等任务时能力变强。皮查伊表示，谷歌推出Bard实际上是作为搜索业务的补充产品，未来也会将语言模型更多地引入搜索业务之中。

有消息称，谷歌正计划发布新的人工智能搜索工具，以对抗微软必应搜索引擎中ChatGPT的整合。据《纽约时报》报道，人工智能搜索功能由谷歌开发，代号为“Magi”，可能会在5月首次推出，并在秋季推出其他功能。

财报电话会上，谷歌还透露，AI是公司的发展基石，未来将继续对AI进行投资，预计在今年第二季度，谷歌的资本支出将有所提高，且后续全年都会有所增加。

虽然谷歌AI的热度还无法与ChatGPT相比，但其至少已经意识到自身短板，并积极补强。两大巨头的竞争预计会延续很长一段时间，鹿死谁手尚是未知之数。

自研AI芯片的优势

根据英伟达公布的信息，训练一次1750亿参数的GPT-3需要34天、使用1024张A100 GPU芯片，同时OpenAI可能至少需要3.24万张A100用于日常推理。

旷视科技联合创始人、CEO印奇则透露，要做成GPT大模型，至少得要1万张英伟达A100 GPU芯片，硬件投入就需要20亿元，中国目前可用作大模型训练的A100芯片总共只有4万张。

据The Information报道，包括亚马逊、微软、Google 和甲骨文等主要云计算供应商都在限制客户对云服务器的使用，一些客户称租用硬件的等待时间长达数月，核心问题仍是GPU等算力芯片供不应求。

据芯片分销平台数据，国内A100芯片现货市场价已经从7万元涨至9万元。另据财新，英伟达A800在国内也已被炒到原价的2倍多，且紧俏到脱销。

“目前，很多互联网大厂如微软、谷歌、亚马逊以及国内BAT等都在进行AI芯片开发。”程前表示，虽然每家的生产工艺和版本迭代各不相同，但这些AI芯片的诞生，能为AI推理或训练够提供比较及时的算力支持，避免对英伟达的依赖并降低运营成本。

在程前看来，自研AI芯能为云服务厂家带来多种优势。“一是云厂家可提供更多的服务器机型，为用户带来更多的选择，找到最优方案。二是多类型AI芯片供货，不完全依赖英伟达，云资源算力储备足够。三是云厂家通过上架AI芯片，全球用户更快使用到AI芯片，能更好促进AI芯片的迭代发展。最后云厂家通过加速自家AI芯片的发展，形成自己的竞争力优势，吸引更多的客户上云。”程前分析道。

除谷歌TPU外，微软也在自研AI芯片。The Information报道称，微软大约在5年前就开始秘密研发一种内部代号为“雅典娜（Athena）”的芯片，来节省算力开支。

此外，AI开发初创企业Midjourney3月称其正在使用基于谷歌云的TPU来训练其机器学习模型。这意味着，大模型竞争之外可能还有芯片选择之争。